辰光一號：由概念走向在軌測試

中國正建立一種分散式「軌道運算」模式：由衛星在太空直接分析影像和遙測數據，再透過星間鏈路交換部分結果，最後把有用的結論傳回地球，而不是把所有原始檔案逐一下載。

辰光一號於 2026 年 7 月 24 日搭載中科航天力箭一號升空，發射地點為東風商業航天創新試驗區。這次拼車發射一共把五枚衛星送入軌道，其中包括辰光一號，以及其他用來驗證未來太空 AI 系統技術的試驗衛星。46

據報，辰光一號搭載了一部八卡伺服器，主要用於太空 AI 推理，以及測試太空運算所需的供電和熱管理條件。59其後，華山航天 AI 健康管理模組在辰光一號上完成全流程在軌驗證，涉及衛星自主健康管理等功能。2

這個分別相當重要：辰光一號顯示的是技術已進入在軌驗證階段，而不是中國已經建成一個超大規模的軌道數據中心。公開報道提到的較大型商業及國家級系統，仍分別處於示範、規劃或構想階段。

點解要在太空處理數據？

傳統遙感流程通常是由衛星收集大量影像及遙測數據，再傳到地面站，由地面電腦負責分析。軌道運算則是把至少一部分分析工作搬近感測器。

例如，衛星可以先判斷某個區域是否可能發生山火、水浸、船隻活動或農作物異常，也可以先檢測自己是否出現故障。之後，它只需傳回警報、座標、分類標籤或精選影像區塊，而不必把整份原始數據全部傳回地球。路透社形容，中國的太空運算項目正針對 AI 和遙感等需要在軌處理的工作。1

這種做法主要有四個潛在好處：

• 減少下傳流量： 先過濾和整理數據，可以減輕頻譜、地面站時段及衛星通訊容量的壓力。
• 更快得到結果： 一旦衛星接通通訊鏈路，就可以先傳送事件警報，不必等待整批原始影像傳完，再排隊交給地面系統處理。
• 提高自主能力： 在未能持續與地面控制中心聯絡時，衛星仍可自行排序觀測任務、辨識故障，甚至調整部分操作。
• 有機會擴大算力服務覆蓋： 對附近沒有數據中心或光纖網絡的地區而言，若衛星鏈路、終端設備和服務價格合適，部分處理結果可以經衛星提供，而不一定要由當地自行建設高效能地面運算設施。

不過，最後一點有前提。軌道運算並不會自動消除通訊基建、終端設備、服務可靠性或數據存取的需要，也不代表成本一定較低。發射、抗輻射設計、發電、散熱、容錯、維修，以及硬件難以升級等因素，可能抵銷減少數據傳輸所節省的成本。

由一枚衛星走向運算星座

中國的更大布局，已經在幾個星座項目中浮現。

上海星數天算航天科技已為一個目標部署 1,000 枚衛星的項目發射初始衛星。路透社報道指，該項目希望在軌處理 AI 和遙感工作，並逐步走向太空運算網絡的商業化運營。1

另一個由之江實驗室和成都 ADA Space 主導的項目，於 2025 年 5 月把首批 12 枚具備 AI 能力的衛星送入低地球軌道。ADA Space 亦提出「Star-Compute」路線圖，規劃由 2,800 枚衛星組成，包括推理衛星和訓練衛星。這個數字屬於路線圖，並不是目前已部署的衛星數量。104650

將「推理」和「訓練」分開，在技術上有一定意義。推理是把已訓練好的模型套用到新影像或感測器數據上，通常比訓練模型需要較少算力。因此，星座可以用較細型的邊緣衛星處理日常分析，再把模型更新或較重的工作交給能力較強的節點。

但這些星座的最終規模和效能，仍要等到實際長期運行並獲得獨立驗證，才可以判斷是否達到宣稱的水平。

中科天算的硬件和長遠計劃

中科天算在部分報道中亦稱為 Comospace，是中國星載運算生態其中一間相關企業。現有報道指，公司已開發 Aurora 系列星載電腦，並曾完成在軌驗證，包括遙距部署模型、影像辨識和問答功能。1822

公司亦被指正研究國產高效能軌道電腦，並提出「天算計劃」，目標到 2030 年打造 10,000 卡級太空超級運算中心。2324這些數字反映的是公司計劃或報道中的目標，並不等於一套 10,000 卡軌道系統已獲獨立證實或投入運作。

同樣地，關於八卡國產 CPU／GPU 訓練伺服器原型，以及在 2026 年底前完成全國產 POPS 級星載電腦的說法，現有資料不足以獨立確認原型已經在軌運作，亦不能確認時間表一定能夠實現。較穩妥的結論是：中科天算正研發大型軌道運算系統所需的硬件和軟件，但最進取的規格和時間目標仍未獲充分驗證。

太空用 AI 硬件，比地面伺服器難得多

把現代 AI 硬件送上太空，並不是簡單地把地面伺服器改裝一下。衛星電子設備要面對輻射、有限電力、溫度循環、發射震動，以及幾乎沒有即時維修和更換機會等問題。

中國科學院國家空間科學中心研究人員在 2026 年刊於《Scientific Reports》的論文，描述了一種由抗輻射 CPU、介面 FPGA 和智能加速模組組成的星載運算架構。相關軟件架構則處理任務調度、系統監察及可靠的在軌運行。30

中國亦在建立國產開源處理器生態。中國科學院把開源處理器系統「香山」和原生操作系統 openRuyi，視為更廣泛軟硬件堆疊的組成部分。3334

這些項目本身並不能證明高端地面 AI 加速器已經可以在軌道上例行部署，但反映中國正在補足處理器、操作系統、介面、可靠性和控制軟件等底層環節，而這些都是大型軌道運算網絡不可或缺的部分。

這是一個生態，不是一個單一國家項目

現有報道顯示，相關工作涉及商業航天企業、科研實驗室、大學、衛星營運商、發射服務商和晶片開發商。據報，一個北京太空運算工作委員會吸引超過 100 個組織參與，涵蓋抗輻射晶片、電力、熱管理、通訊、星座和發射系統等領域。28

至於較廣泛討論中的其他說法，例如天津某個具體的「天河太空超智融合設施」、某款規格被詳細描述的中國科學院液冷載荷，以及新成立的大學課程和研究中心，現有較高質量來源未有充分互相印證。在取得一手文件或正式公告之前，這些內容不應被視為已確立的里程碑。

和美國相比，現階段應該點睇？

中國在公開報道中最突出之處，是整個布局的廣度：在軌示範衛星、星座路線圖、國產晶片、AI 模型、發射能力和產業協調，似乎正同步推進。128

但這並不足以證明中國已經對美國取得決定性優勢。現有資料亦不足以對 SpaceX、Google 或其他美國企業作出嚴謹、最新而且一對一的比較。這些企業的衛星網絡、雲端平台、邊緣 AI 項目及可能的軌道數據中心構想，所面對的技術和商業問題並不完全相同。

目前較可靠的比較方式，是看雙方採用的架構：中國正透過多個衛星示範和規劃中的星座，有組織地推進軌道運算；但現有證據不足以按已部署的軌道 AI 算力，為中美排名。真正的考驗，不是單一示範衛星能否在太空執行一個 AI 模型，而是這些計劃能否以有用的規模，持續提供可靠服務。

結論：辰光一號是起點，不是完成品

辰光一號的重要性，在於它把太空 AI 由規劃文件，再推前一步成為實際的在軌工程測試。據報，其八卡伺服器以及華山模組後來完成的驗證，顯示衛星正逐步具備解讀數據和自行管理部分運作的能力。259

中國真正想建立的，是一個由衛星感測、分析、互相協調，再把精簡結果傳回地球的網絡。這種模式有機會減輕下傳壓力，並加快遙感和其他應用的決策速度；但發射、散熱、供電、抗輻射、通訊和經濟成本，仍然是硬骨頭。

所以，現階段最準確的說法是：中國已經展示出一個不斷擴大的軌道運算生態，距離一台成熟的「太空超級電腦」仍有一段路。

辰光一號：由概念走向在軌測試

中國正建立一種分散式「軌道運算」模式：由衛星在太空直接分析影像和遙測數據，再透過星間鏈路交換部分結果，最後把有用的結論傳回地球，而不是把所有原始檔案逐一下載。

辰光一號於 2026 年 7 月 24 日搭載中科航天力箭一號升空，發射地點為東風商業航天創新試驗區。這次拼車發射一共把五枚衛星送入軌道，其中包括辰光一號，以及其他用來驗證未來太空 AI 系統技術的試驗衛星。46

據報，辰光一號搭載了一部八卡伺服器，主要用於太空 AI 推理，以及測試太空運算所需的供電和熱管理條件。59其後，華山航天 AI 健康管理模組在辰光一號上完成全流程在軌驗證，涉及衛星自主健康管理等功能。2

這個分別相當重要：辰光一號顯示的是技術已進入在軌驗證階段，而不是中國已經建成一個超大規模的軌道數據中心。公開報道提到的較大型商業及國家級系統，仍分別處於示範、規劃或構想階段。

點解要在太空處理數據？

傳統遙感流程通常是由衛星收集大量影像及遙測數據，再傳到地面站，由地面電腦負責分析。軌道運算則是把至少一部分分析工作搬近感測器。

例如，衛星可以先判斷某個區域是否可能發生山火、水浸、船隻活動或農作物異常，也可以先檢測自己是否出現故障。之後，它只需傳回警報、座標、分類標籤或精選影像區塊，而不必把整份原始數據全部傳回地球。路透社形容，中國的太空運算項目正針對 AI 和遙感等需要在軌處理的工作。1

這種做法主要有四個潛在好處：

• 減少下傳流量： 先過濾和整理數據，可以減輕頻譜、地面站時段及衛星通訊容量的壓力。
• 更快得到結果： 一旦衛星接通通訊鏈路，就可以先傳送事件警報，不必等待整批原始影像傳完，再排隊交給地面系統處理。
• 提高自主能力： 在未能持續與地面控制中心聯絡時，衛星仍可自行排序觀測任務、辨識故障，甚至調整部分操作。
• 有機會擴大算力服務覆蓋： 對附近沒有數據中心或光纖網絡的地區而言，若衛星鏈路、終端設備和服務價格合適，部分處理結果可以經衛星提供，而不一定要由當地自行建設高效能地面運算設施。

不過，最後一點有前提。軌道運算並不會自動消除通訊基建、終端設備、服務可靠性或數據存取的需要，也不代表成本一定較低。發射、抗輻射設計、發電、散熱、容錯、維修，以及硬件難以升級等因素，可能抵銷減少數據傳輸所節省的成本。

由一枚衛星走向運算星座

中國的更大布局，已經在幾個星座項目中浮現。

上海星數天算航天科技已為一個目標部署 1,000 枚衛星的項目發射初始衛星。路透社報道指，該項目希望在軌處理 AI 和遙感工作，並逐步走向太空運算網絡的商業化運營。1

另一個由之江實驗室和成都 ADA Space 主導的項目，於 2025 年 5 月把首批 12 枚具備 AI 能力的衛星送入低地球軌道。ADA Space 亦提出「Star-Compute」路線圖，規劃由 2,800 枚衛星組成，包括推理衛星和訓練衛星。這個數字屬於路線圖，並不是目前已部署的衛星數量。104650

將「推理」和「訓練」分開，在技術上有一定意義。推理是把已訓練好的模型套用到新影像或感測器數據上，通常比訓練模型需要較少算力。因此，星座可以用較細型的邊緣衛星處理日常分析，再把模型更新或較重的工作交給能力較強的節點。

但這些星座的最終規模和效能，仍要等到實際長期運行並獲得獨立驗證，才可以判斷是否達到宣稱的水平。

中科天算的硬件和長遠計劃

中科天算在部分報道中亦稱為 Comospace，是中國星載運算生態其中一間相關企業。現有報道指，公司已開發 Aurora 系列星載電腦，並曾完成在軌驗證，包括遙距部署模型、影像辨識和問答功能。1822

公司亦被指正研究國產高效能軌道電腦，並提出「天算計劃」，目標到 2030 年打造 10,000 卡級太空超級運算中心。2324這些數字反映的是公司計劃或報道中的目標，並不等於一套 10,000 卡軌道系統已獲獨立證實或投入運作。

同樣地，關於八卡國產 CPU／GPU 訓練伺服器原型，以及在 2026 年底前完成全國產 POPS 級星載電腦的說法，現有資料不足以獨立確認原型已經在軌運作，亦不能確認時間表一定能夠實現。較穩妥的結論是：中科天算正研發大型軌道運算系統所需的硬件和軟件，但最進取的規格和時間目標仍未獲充分驗證。

太空用 AI 硬件，比地面伺服器難得多

把現代 AI 硬件送上太空，並不是簡單地把地面伺服器改裝一下。衛星電子設備要面對輻射、有限電力、溫度循環、發射震動，以及幾乎沒有即時維修和更換機會等問題。

中國科學院國家空間科學中心研究人員在 2026 年刊於《Scientific Reports》的論文，描述了一種由抗輻射 CPU、介面 FPGA 和智能加速模組組成的星載運算架構。相關軟件架構則處理任務調度、系統監察及可靠的在軌運行。30

中國亦在建立國產開源處理器生態。中國科學院把開源處理器系統「香山」和原生操作系統 openRuyi，視為更廣泛軟硬件堆疊的組成部分。3334

這些項目本身並不能證明高端地面 AI 加速器已經可以在軌道上例行部署，但反映中國正在補足處理器、操作系統、介面、可靠性和控制軟件等底層環節，而這些都是大型軌道運算網絡不可或缺的部分。

這是一個生態，不是一個單一國家項目

現有報道顯示，相關工作涉及商業航天企業、科研實驗室、大學、衛星營運商、發射服務商和晶片開發商。據報，一個北京太空運算工作委員會吸引超過 100 個組織參與，涵蓋抗輻射晶片、電力、熱管理、通訊、星座和發射系統等領域。28

至於較廣泛討論中的其他說法，例如天津某個具體的「天河太空超智融合設施」、某款規格被詳細描述的中國科學院液冷載荷，以及新成立的大學課程和研究中心，現有較高質量來源未有充分互相印證。在取得一手文件或正式公告之前，這些內容不應被視為已確立的里程碑。

和美國相比，現階段應該點睇？

中國在公開報道中最突出之處，是整個布局的廣度：在軌示範衛星、星座路線圖、國產晶片、AI 模型、發射能力和產業協調，似乎正同步推進。128

但這並不足以證明中國已經對美國取得決定性優勢。現有資料亦不足以對 SpaceX、Google 或其他美國企業作出嚴謹、最新而且一對一的比較。這些企業的衛星網絡、雲端平台、邊緣 AI 項目及可能的軌道數據中心構想，所面對的技術和商業問題並不完全相同。

目前較可靠的比較方式，是看雙方採用的架構：中國正透過多個衛星示範和規劃中的星座，有組織地推進軌道運算；但現有證據不足以按已部署的軌道 AI 算力，為中美排名。真正的考驗，不是單一示範衛星能否在太空執行一個 AI 模型，而是這些計劃能否以有用的規模，持續提供可靠服務。

結論：辰光一號是起點，不是完成品

辰光一號的重要性，在於它把太空 AI 由規劃文件，再推前一步成為實際的在軌工程測試。據報，其八卡伺服器以及華山模組後來完成的驗證，顯示衛星正逐步具備解讀數據和自行管理部分運作的能力。259

中國真正想建立的，是一個由衛星感測、分析、互相協調，再把精簡結果傳回地球的網絡。這種模式有機會減輕下傳壓力，並加快遙感和其他應用的決策速度；但發射、散熱、供電、抗輻射、通訊和經濟成本，仍然是硬骨頭。

所以，現階段最準確的說法是：中國已經展示出一個不斷擴大的軌道運算生態，距離一台成熟的「太空超級電腦」仍有一段路。